DataFlux 版本差异

说明

• 时间线数量 ：在 DataFlux 中时间线是由指标集、标签、数据保留时间时长组合而成的，指标集加标签的组合是数据存储的主键，例如如果有 天气 这个指标集，数据保留时长一样：

    2019-12-24T00:00:00Z 天气,国家=中国,地区=上海 温度=23.1
    2019-12-24T00:00:00Z 天气,国家=中国,地区=杭州 温度=22.2
    2019-12-24T00:00:00Z 天气,国家=美国,地区=纽约 温度=23.3
    2019-12-24T00:00:00Z 天气,国家=美国,地区=洛杉矶 温度=21.2
    2019-12-24T00:00:10Z 天气,国家=中国,地区=上海 温度=23.3
    2019-12-24T00:00:10Z 天气,国家=中国,地区=杭州 温度=20.2
    2019-12-24T00:00:10Z 天气,国家=美国,地区=纽约 温度=24.3
    2019-12-24T00:00:10Z 天气,国家=美国,地区=洛杉矶 温度=25.2

  则当前指标集 天气 的时间线数量为： 1(指标集个数) x 4(标签的组合个数) = 4 个时间线

• 数据保留时长 ：采集上来的数据在平台中保存的时间，超过保留时长的数据将会自动删除

• 触发规则数 ：触发器设置触发规则上限数量

• 触发规则有效期 ：触发规则在多少时间后自动禁用

• 部署方式 ：专业版包含“云上部署”和“本地一体机”两种 私有化 部署方式

• DataWay 数据网关：

  • 云端 DataWay ：部署在 DataFlux 云端，用户只需要获取云端 DataWay 的地址将它配置到采集器中即可上报数据

  • 本地 DataWay ：部署在用户的环境中，支持复杂的网络架构、支持对数据进行清洗处理、支持指定采集器的上报路由。相比云端 DataWay 无流量控制且更加安全

• DataFlux.f(x) 数据处理开发平台：

  • 拥有专业的 DataFlux Function 定制组件；

  • 支持进行可扩展数据的应用与计算处理；

  • 支持开发自定义数据处理函数在 DataFlux Studio 中使用；

  • 支持同时对多个数据源的数据进行处理；

  • 无需部署，发布即生效

• DataFlux Admin Console 管理后台

  • DataFlux Studio 专属的管理后台；

  • 支持对 DataFlux Studio 数据洞察平台的工作空间、成员进行统一管理；

  • 支持数据权限、数据存储位置、数据保留时长等数据管理；